【摘 要】
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该文在介绍了不同基因序列比对算法及其各自优缺点的基础上,针对Smith-Waterman算法着重分析了一些并行化方法,并结合集群式(Clustering)计算机系统提出了一种全新的并行优化
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该文在介绍了不同基因序列比对算法及其各自优缺点的基础上,针对Smith-Waterman算法着重分析了一些并行化方法,并结合集群式(Clustering)计算机系统提出了一种全新的并行优化算法.该算法引入了哈希(hash)函数,在将原算法串行优化的同时,减弱了其原有的强数据相关性,并进行了合理的并行优化.该优化算法更快,更具平台适应性,真正充分利用到了近期蓬勃发展的高性能集群式计算机系统,符合当今科技发展趋势.该算法的主要思想是:利用hash函数对欲比较序列进行采样,抽取部分样本进行初期比较.初期比较完毕后得到若干可能相似的序列,此时才进行完整的比较,得到符合用户要求的相似序列.该算法不仅减少了总比较次数,加强了比对效果,缩减了比对时间,而且将原来数据相关性很强、不适合并行化的动态规划算法改变成为可并行化且易于并行化的新的优化算法,使其能够自如地运行在各种高性能并行计算机系统上.该算法是通过消息传递接口(MPI)嵌入C/C++编程实现的,运行在Linux系统平台上.各进程之间的通信由消息传递的方式完成,已成功地运行在自强2000高性能机群上,获得了可喜的结果.
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